오픈 소스 모델
오픈 소스 모델(OSM)은 기본 아키텍처, 훈련 데이터(또는 방법), 그리고 종종 모델 가중치가 오픈 소스 라이선스에 따라 공개되는 인공지능 또는 머신러닝 모델입니다. 이는 내부 작동 방식이 개발 회사에 의해 비밀로 유지되는 독점적이고 폐쇄형 소스 모델과는 뚜렷한 대조를 이룹니다.
기업들에게 OSM은 고급 AI 기능에 대한 접근성을 민주화합니다. 이를 통해 조직은 모델을 자체 보안 환경 내에서 검사, 수정, 미세 조정 및 배포할 수 있습니다. 이러한 투명성은 규제 준수, 지적 재산권 보호, 그리고 대규모 폐쇄형 API에만 의존할 때 발생하는 공급업체 종속성 위험을 완화하는 데 매우 중요합니다.
OSM의 핵심 기능은 접근성입니다. 연구원과 개발자는 사전 훈련된 모델 가중치를 다운로드할 수 있습니다. 그런 다음 미세 조정(특정 독점 데이터셋에 대한 추가 훈련) 또는 양자화와 같은 기술을 사용하여 전체 기반 모델을 처음부터 다시 구축할 필요 없이 일반 목적 모델을 매우 구체적인 비즈니스 문제를 해결하도록 조정할 수 있습니다.
이 개념은 한 작업에서 얻은 지식을 관련 작업의 성능 향상에 활용하는 관행인 전이 학습(Transfer Learning) 및 사전 훈련된 OSM을 새로운 도메인에 맞게 조정하는 과정인 미세 조정(Fine-Tuning)과 밀접하게 관련되어 있습니다.
